Integrating an Urgent Care Clinic Into an Academic Family Medicine Practice
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: There has been a growth in the demand for convenient, walk-in access in health care across the United States, resulting in primary care practices seeing a shift in services to urgent care centers (UCCs). In order to incorporate the flexibility of a UCC and improve primary care access and preventive care for our regular patients, the University of North Carolina (UNC) Family Medicine Center (FMC) established a UCC within the practice. This report describes that process and the impact of the new UCC on our academic practice. METHODS: With the support of the UNC health care system, our primary objectives were to provide enhanced access for patients with acute problems, decrease emergency department (ED) utilization, and increase enrollment of new patients for ongoing primary care. As part of our intervention, we asked providers to respond to a series of questions at the end of each visit. These questions, along with data regarding number of visits and revenue, were tracked longitudinally. RESULTS: By the end of our first year, we were treating about 900 patients per month, of which approximately one-third would have otherwise visited the ED. We averaged 115 new patients establishing care per quarter. In addition to the success of this new service line, our primary practice maintained provider continuity and grew at a higher rate than prior to opening the UCC. CONCLUSIONS: The opening of urgent care at the UNC FMC provided improved access for our patients, increased the number of patients empaneled in our primary care practice, and provided a new revenue stream.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».